日前，国家能源局发布关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见。快速推进以新能源为主体的新型电力系统建设成为关键，随着建设的推进，传统的电力调度体系将面临诸多挑战。曙光存储作为数据基础设施底座，一直致力于助力能源电力行业数智化转型。近日，曙光存储便为某国际知名能源用户打造了存储资源池，以存储助推AI算力高效处理。
该用户运行着世界上最复杂的交直流混联大电网，拥有国内首个区域电力现货交易市场。如此大体量下的电网调度，需要强有力的智慧大脑支持，这背后对于高性能存储的需求愈发强烈。
AI训练中会产生几十亿甚至上百亿的文件数量，而由于很多训练模型都是基于图片、音频等进行分析学习，每个文件基本都会在几KB到几MB之间。曙光ParaStor分布式对象存储基于对IO协议的极致优化，实现了单桶千亿KB级的存储能力，且拥有百万级TPS吞吐性，不仅存得更多，而且存的更快。
除此之外，曙光存储为用户构建了更具性价比的大数据存算分离解决方案。AI训练中，“读多写少”是其一大特点，曙光ParaStor分布式可根据存储与计算资源按需配置，以相对更具性价比的成本保存海量数据，并且提供海量的并发能力；同时针对训练中产生的热点数据，以扁平目录结构管理数据，搭配全局数据检索功能、标签管理等功能，可快速、高效的实现数据的分类与检索，这是与其他厂商冗长的树形结构相比，是最具优势的地方。
近年来，曙光ParaStor融合了文件、对象、块、HDFS多种协议，真正实现了海量异构数据资源的融合，广泛应用于人工智能、通信、自动驾驶等多个领域。在曙光存储的支持下，带动了知识图谱、AI预测、强化学习等前沿人工智能技术在电网的切实落地，为电网调度“智慧大脑”迭代升级助力。